变量描述统计分析

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第三单元3分类变量的统计分析

第三单元3分类变量的统计分析一、分类变量的描述统计分析分类变量的描述统计分析主要包括频数分布、频率分布和柱状图等。

1.频数分布频数（frequency）是每个类别在样本或总体中的出现次数。

频数分布（frequency distribution）是指将各个类别的频数按照从小到大的顺序列出，以显示它们的分布情况。

频数分布可以通过计算或绘制柱状图来展示。

2.百分比分布百分比（percentage）是每个类别频数与总频数的比例。

百分比分布（percentage distribution）是指将各个类别的百分比按照从小到大的顺序列出，以显示它们的分布情况。

百分比分布可以通过计算或绘制饼状图来展示。

3.柱状图柱状图（bar chart）是一种常用的展示分类变量分布情况的图形。

在柱状图中，每个类别在x轴上对应一个竖直的条形，条形的高度表示该类别的频数或百分比。

柱状图不仅可以展示各个类别的分布情况，还可以进行不同类别之间的比较。

二、分类变量的关联性分析分类变量的关联性分析可以帮助我们了解两个或多个分类变量之间的相关性。

其中常用的关联性分析方法包括卡方检验和列联表分析。

1.卡方检验卡方检验（chi-square test）是一种非参数统计方法，用于检验两个分类变量之间是否存在相关性。

卡方检验的原假设是两个变量独立无关，备择假设是两个变量相关。

通过计算卡方统计量和对应的P值，可以判断两个变量之间的关联性。

2.列联表分析列联表（contingency table）是用来描述两个或多个分类变量之间关系的表格。

通过计算每个类别的频数或百分比，并绘制列联表的热图或堆积图，可以直观地展示两个变量的关联性。

此外，通过计算列联表的卡方值和判断显著性水平，还可以进行进一步的关联性分析。

三、分类变量的预测分析分类变量的预测分析可以帮助我们根据已有数据对未知数据进行分类。

其中常用的预测分析方法包括逻辑回归和决策树。

1.逻辑回归逻辑回归（logistic regression）是一种用于建立分类模型的统计学方法。

单变量描述统计分析

6
9.2二项Logistic回归分析
二项Logistic回归方程： P 设 P (Y 1) P ，称为发生比（Odds）或 1 P 相对风险，则定义

P
p P ln( ) 0 i xi 1 P i 1 1
1 exp[( 0 i xi )]

2

问题3：在流行病学的研究中，有一类常见问题是探索某疾病的危险因素，同时根据危险因素预测某疾病发生的概率。例如，想探讨胃癌发生的危险因素，选择两组人群，一组胃癌患者，另一组非胃癌患者，这形成了因变量。两组人群肯定有不同的体征和生活方式，自变量可以包括很多，例如：年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。

9
相对风险比（胜算比，odds ratio）的意义 0dds ratio：在自变量处于不同的水平时的胜算，加以比较（两个胜算的比值)，称为胜算比。例如：大公司成功经营的概率为10/11，小公司成功经营的概率为2/13，则大公司成功经营的胜算为（10/11）/（1/11）=10 小公司成功经营的胜算为（2/13）/（11/13）=0.182 即Odds ratio=10/0.182=55，即可以解释为大公司的成功胜算为小公司成功胜算的 55倍。
11
二项Logistic回归方程的参数估计：一般的线性回归模型适合于使用最小二乘法进行估计，但是，由于Logistic回归模型中随机扰动项并不满足经典假设，所以需要使用极大似然法估计。

ˆ 估计就是使Ln(L)达到最大的。
12
二项Logistic回归方程的检验

回归方程的显著性检验目的：检验解释变量全体与LogitP (定义LogitP=ln) 的线性关系是否显著，是否可以用线性模型拟合。检验思想：设没有引入任何解释变量的回归方程的似然函数为 L0 ，引入解释变量之后回归方程的似然 0 L0 / L1 1 函数值为 L1 ，则似然比为 L0 / L1 。显然，，且 0 L0 / L1 1 越接近于1，则表明模型中的解释变量对模型总体没有显著贡献；反之，越接近于0 ，则表明引入变量对模型具有显著贡献。

报告中的描述性统计和变量分析

报告中的描述性统计和变量分析引言：描述性统计和变量分析是数据分析的重要组成部分，它们提供了对数据集的整体情况和特征进行解释和描述的方法。

本文将介绍描述性统计和变量分析的基本概念和方法，并通过具体的示例说明其应用场景和实际价值。

第一部分：描述性统计的基本方法1.1 平均值和中位数的比较与解释平均值和中位数是描述数据集中心趋势的重要统计量。

通过比较平均值和中位数的差异，我们可以了解数据集中是否存在极端值或者数据偏离的情况，并进一步分析其原因和影响。

1.2 方差和标准差的计算与解释方差和标准差是描述数据集离散程度的统计量。

它们可以帮助我们判断数据的散布情况和数据的可靠性。

较大的方差和标准差意味着数据的波动较大，反之则表示数据的波动较小。

1.3 频率分布表的绘制与分析频率分布表是将数据按照不同取值范围进行分类并计算各个类别的频数和频率的方法。

通过绘制频率分布表，我们可以直观地了解数据分布情况，并分析数据的集中度和分散度。

第二部分：变量分析的基本方法2.1 相关分析的概念与应用相关分析用于衡量两个变量之间的关系程度，常用的方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

通过相关分析，我们可以了解不同变量之间是否存在显著相关性，并进一步解释其背后的原因和机制。

2.2 回归分析的基本原理与应用回归分析用于探究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系，常用的方法包括简单线性回归和多元线性回归。

通过回归分析，我们可以预测因变量在给定自变量条件下的取值，并评估自变量对因变量的影响程度。

2.3 t检验与方差分析的原理与应用t检验和方差分析用于比较两个或多个样本之间的差异，以评估变量在不同组别或处理条件下的显著性差异。

通过t检验和方差分析，我们可以判断样本之间是否存在显著差异，并进一步分析差异的原因和影响。

结论：描述性统计和变量分析是数据分析中不可或缺的工具，它们提供了对数据集的全面理解和深入解释的方法。

在报告中进行描述性统计和变量分析，可以帮助读者快速了解数据的整体特征和变量之间的关系，提高报告的可读性和可信度。

数值变量资料的统计描述

538.06
fX2
(5)= (2)×(3) 2
20.10 37.07 114.70 198.98 346.74 521.67 401.03 313.27 227.53 148.21 106.92 57.67
2493.89
N＝∑f .
红细胞数
40
30
20
Frequency
10
Std. Dev = .45
可用于反映一组经对数转换后呈对称分布或正态分布的变量值在数量上的平均水平。
.
几何均数（geometric mean）
G n X1X2 Xn
lgG
1 n
(lg
X1
lg
X2
lg Xn)
lg X n
Glg1 lg X
n lg 表示以10为底的对数；
几何均数：变量对数值的算术均数的反对数。
lg1表示以10为底的反对数 X 0，为正值
（3）列出组段：第一组段的下限略小于最小值，最后一个组段上限必须包含最大值。
（4）划记计数：用划记法将所有数据归纳到各组段，得到各组段的频数。
.
138名成年女子的红细胞数(×1012/L)频数分布
组段
(1) 3.07～ 3.27～ 3.47～ 3.67～ 3.87～ 4.07～ 4.27～ 4.47～ 4.67～ 4.87～ 5.07～ 5.27～5.47
.
算术均数
算术均数：简称均数（mean）可用于反映一组呈对称分布的变量
值在数量上的平均水平或者说是集中位置的特征值。
.
1、计算方法
（1）直接计算法
公式： XX1X2 Xn X
n
n
举例：试计算4，4，4，6，6，8，8，8，10的均数？

单变量的统计描述分析社会统计学

特点概率密度函数关于均值对称。
偏态分布的概念与特点
概念：偏态分布是指概率密度函数不对称于均值的情况。
特点
01
分布曲线可能有一个或多个
峰值。
02
03
分布曲线可能偏向均值的一侧或两侧。
04
05
分布的离散程度可能大于正态分布。
正态性与偏态性的判断与检验
判断方法
可以通过观察数据的直方图或Q-Q 图来判断数据的分布形态。正态分布的直方图应该呈现钟形，而偏态分布的直方图则可能呈现其他形状。
如果四分位距较大，说明数据分布较为分散，存在较大的异常值；如果四分位距较小，说明数据分布较为集中，异常值的影响较小。
06 正态分布与偏态分布
正态分布的概念与特点
概念：正态分布是一种连续概率分布，其概率密度函数以均值为中心，呈钟形对称。
曲线下的面积为1，代表所有可能结果的概率总和。
分布曲线是单峰的，即只有一个峰值。
直方图是一种用直条矩形面积代表各组频数，各矩形面积总和代表频数的累积，以扇形面积代表各组出现的频率的统计图。
直方图可以直观地展示数据的分布情况，帮助我们了解数据的离散程度和集中趋势。
在制作直方图时，需要选择合适的分组方法和组距，并根据数据的特征和需求进行合理的调整。
饼图与环形图
• 饼图是一种圆形图表，用于表示各部分在总体中所占的比例。
03
中位数主要用于描述偏态分布的数据，对于异常值不敏感。
众数
01
众数是数据中出现次数最多的数值。
02
对于未分组的数据，众数是一组数据中出现次数最多的数值；
对于分组数据，众数是某一组别的频数最高。
众数主要用于描述分类数据的集中趋势，不适用于连续型数据。

报告中的变量分析和描述性统计

报告中的变量分析和描述性统计引言：在进行统计分析时，变量分析和描述性统计是非常重要的步骤。

变量分析帮助我们了解变量的性质和特征，而描述性统计则提供了对数据的整体概括和描述。

本文将探讨报告中的变量分析和描述性统计的各个方面。

一、变量分析的概念和目的1.1 变量的概念变量是指在研究中可以被观察或测量的属性。

它可以是定量的，如年龄、收入；也可以是定性的，如性别、职业。

了解变量的性质对分析结果的解释和应用具有重要意义。

1.2 变量分析的目的变量分析的目的是通过对变量的研究和分析，揭示其内在规律和特点。

通过对变量的分析，可以进一步理解研究主题，并为后续的统计分析提供基础。

二、变量分析的方法和技巧2.1 单变量分析单变量分析是对单个变量进行分析的方法。

常用的单变量分析方法包括频数分析、百分比分析、均值分析等。

通过单变量分析，可以了解变量的分布情况和总体特征。

2.2 多变量分析多变量分析是对多个变量之间的关系进行分析的方法。

常用的多变量分析方法包括相关分析、回归分析、因子分析等。

通过多变量分析，可以了解变量之间的相互影响和关系，进一步深入研究问题。

三、描述性统计的概念和应用3.1 描述性统计的概念描述性统计是对数据进行概括和总结的统计方法。

通过描述性统计，可以了解数据的中心趋势、分散程度和形态特征。

常用的描述性统计指标包括均值、标准差、中位数等。

3.2 描述性统计的应用描述性统计可以帮助我们对数据集的整体特征进行了解和把握。

在报告中使用描述性统计指标，可以直观地呈现数据的分布情况，从而更好地展示研究结果和结论。

四、变量分析和描述性统计的实例应用4.1 假设检验与描述性统计的结合应用假设检验是统计分析中常用的方法之一，通过对样本数据进行分析，推断总体参数的性质。

在假设检验中，借助描述性统计的指标，可以更好地理解和说明研究结果的可信度和意义。

4.2 变量分析与实证研究的关系和应用变量分析是实证研究中不可或缺的一环。

2-数值变量与分类变量的统计描述分析

实习二统计描述第164～180页实习二统计描述医学统计资料类型¾数值变量资料：又称为计量资料。

变量值是定量的，有单位的，表示为数值的大小。

¾无序分类资料：又称为计数资料。

变量值是定性的，没有单位，表示为相互独立的类别。

¾有序分类资料：又称为等级资料。

变量值是定性的，没有单位，各类别具有程度上的差异。

注：不同类型的资料，统计方法不同；各种类型的资料之间是可以相互转化的。

一、数值变量资料的统计描述统计描述包括两个方面：集中趋势的描述和离散趋势的描述一、数值变量资料的统计描述（一）数值变量资料的频数表频数表（frequency table）：当变量值或者观测值较多时，将变量值分为适当的组段，统计各组段中相应的频数（或者人数），以描述数值变量资料的分布特征和分布类型。

一、数值变量资料的统计描述（一）数值变量资料的频数表频数表的用途1.描述数值变量资料的分布特征集中趋势（central tendency）：频数最多的组段代表了中心位置（平均水平），从两侧到中心，频数分布是逐渐增加的。

离散趋势（tendency of dispersion）：从中心到两侧，频数分布是逐渐减少的。

反映了数据的离散程度或者变异程度。

一、数值变量资料的统计描述（一）数值变量资料的频数表频数表的用途2.描述数值变量资料的分布类型正态分布：集中位置居中，左右两侧频数基本对称。

常见近似正态分布。

偏态分布：集中位置偏向一侧，频数分布不对称。

正偏态分布：集中位置偏向数值小的一侧或者左侧，有较长的右尾部。

负偏态分布：集中位置偏向数值大的一侧或者右侧，有较长的左尾部。

一、数值变量资料的统计描述（二）数值变量资料的频数分布图及正态曲线直方图及近似正态分布直方图及正偏态分布（二）数值变量资料的频数分布图及正态曲线一、数值变量资料的统计描述（三）集中趋势指标描述1.算数均数（均数mean ）适用于正态分布或者近似正态分布总体均数：µ；样本均数：一、数值变量资料的统计描述一、数值变量资料的统计描述（三）集中趋势指标描述2.几何均数（geometric mean，G）适用于一种特殊的偏态分布资料：等比资料（常见于抗体滴度）。

变量描述统计分析讨论和心得

变量描述统计分析讨论和心得
社会科学统计软件包是世界最著名的统计分析软件之一。

该软件包理论严谨，各种统计分析功能齐全，其内容覆盖了从描述统计、探索性数据分析到多元分析的几乎所有统计分析功能，目前已经在国内逐渐流行起来。

spss的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。

统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic 回归、probit 回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。

也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。

分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取 EXCEL 及 DBF 数据文件，。

使用 Windows 的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要掌握一定的 Windows 操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。

由于其操作简单，已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用。

该软件还可以应用于经济学、生物学、心理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业、金融等各个领域。

第八讲：单变量描述统计分析.

第五节：离散趋势测量法
1. 所谓离散趋势，是指用一个或几个值来测量不同样本（个案）之间的差异情况；与集中趋势测量法相互补充，反映集中趋势测量的代表性程度大小。 2. 与集中趋势相同的是，不同层次的变量有不同的离散趋势测量法。
2.1 定类变量的离散趋势测量
对于定类变量，可以采用异众比例来测量个案之间的离散性程度。公式： v n f mo fmo是指众值的频次 n 异众比例越大，说明众值的代表性越低；当运用众值来预测变量时，所犯的错误会越大
7.3 定距变量分布表
假如某定距变量有100个取值，如100个儿童的身高；将其制作成分布表；思路：进行分组统计，转化为定类变量再进行统计。方法：确定组数→确定组距→确定分点精度（比原始数据提高一位精度）→频次统计。
第三节：如何制作分布图？
不同类型变量，可以制作不同类型的图。 1.定类变量：条形图，饼状图； 2.定序变量：条形图； 3.定距变量：直方图；利用excel作图。
232频次分布数据求方差和标准差频次分布数据求方差和标准差222222iiiiiiiifxxfxfxfxxnnnn???????????222iiiifxxfxxnn???????233分组资料求方差和标准差?用组中值bi来代替个案取值
第八讲：单变量描述统计分析
本讲关注的主要问题
1.什么是单变量分析？ 2.变量分布特征； 3.如何制作统计图表？ 4.集中趋势分析法； 5.离散趋势分析法；
累积比例
20 .0 95 .3 97 .7 10 0.0
未婚已婚离婚丧偶
To talຫໍສະໝຸດ 11 60 44 40 13 4 15 0 58 94
2.1.1 众值测量法

第三讲双变量与多变量的描述统计分析

pwcorr Y X1 X2 X3 *** 性，且涵括了四分类区分，我们主要以变量的二分
anova Y X1 X2 X3 ****** 按照变量的四分类区分
多因素协方差分析扩展了多因素方差分析，使之可描述信息：列联表与相关性分析统计命令：table; tab Y X 多因素协方差分析扩展了多因素方差分析，使之可
统计命令：tabulate；连续型变量的简单描述统计
统计命令：summarize；
当离散变量为三分类及以上时： anova Y X1 X2 X3 ******
类型2之离散变量与连续变量组合。
离散型变量的简单描述统计
多因素协方差分析扩展了多因素方差分析，使之可
描述信息：单因素方差分析 pwcorr Y X1 X2 X3 ***
第三讲双变量与多变量的描述统计分析
变量转置与统计分析策略
适用于多个连续变量的相关性描述
统计命令：oneway Y X 类型3之连续变量与连续变量组合。
多变量与简单回归分析
多因素协方差分析扩展了多因素方差分析，使之可
查数据之“社会融合与心理健康问卷”部分；多因素协方差分析扩展了多因素方差分析，使之可连续型变量的简单描述统计
anova Y X1 X2 X3 ******,continuous()
三、多变量的描述统计
2.多变量与相关分析适用于多个连续变量的相关性描述 correlate Y X1 X2 X3 ***； pwcorr Y X1 X2 X3 ***
三、多变量的描述统计
3. 多变量与简单回归分析因结果变量类型不同，而选取回归方法不同。详见下周内容。
[STATA演示]
统计命令：table; tab Y X
类型2之离散变量与连续变量组合。

统计学课件第2章单变量统计描述分析

04 数据分布形态的描述
直方图与箱线图
直方图
通过直条矩形面积表示频数，直观展示数据分布情况，便于比较两组数据的分布是否一致。
箱线图
通过箱体、中位数、四分位数等指标，展示数据的集中趋势和离散程度，便于识别异常值。
数据的离散程度：方差与标准差
方差
表示数据离散程度的度量，即各数值与其平均数差的平方的平均数。方差越大，数据波动越大。
反映数据集中趋势的统计量
详细描述
均值是一组数据之和除以数据的个数，用于表示数据集的中心倾向。它可以帮助我们了解数据的平均水平。
中位数
总结词
反映数据中位数的统计量
详细描述
中位数是一组数据按大小排列后处于中间位置的数值。当数据量是奇数时，中位数就是中间那个数；当数据量是偶数时，中位数是中间两个数的平均值。中位数可以用来衡量数据的对称性。
案例二：股票市场数据统计描述分析
总结词
股票市场数据是单变量统计描述分析的重要应用之一，通过对股票价格、成交量等指标的分析，可以了解市场的走势和投资者的行为特征。
详细描述
股票市场数据包含了大量的交易信息，如股票价格、成交量、换手率等。通过计算这些指标的均值、标准差、偏度、峰度等统计量，可以分析市场的走势和波动情况，预测未来的趋势。此外，还可以通过分析投资者行为特征，了解市场的参与情况和投资者的心理预期。
THANKS
感谢观看
统计学课件第2章单变量统计描述分析
目录
• 引言 • 单变量统计描述分析基础 • 描述性统计量 • 数据分布形态的描述 • 数据特征的度量 • 实际应用案例分析
01 引言
课程背景
01
统计学是数据分析的重要工具，广泛应用于各个领域。

实验一、变量的描述性统计分析

【实验名称】实验一、变量的描述性统计分析【实验目的】1、掌握在Eviews中建立工作文件的方法；2、掌握单变量序列的描述统计分析；3、利用有关命令，进行多变量的相关分布，会绘制多变量的散点图。

【实验内容】P42-练习题2：查找近二十年来我国财政收入和国内生产总值的数据，利用EViews软件分别以菜单方式和命令方式建立EViews文件，并进行初步的描述性分析。

【实验步骤及结果】一、查找原始数据：在网上查找到1978年-2008年我国财政收入和国内生产总值的数据，将其复制粘贴制作成EXCEL。

EXCEL如下所示：二、导入数据：打开Eviews，点击菜单中的下拉依次选择，，如下图所示。

输出如下图对话框，选择相应的文件，点击打开，再点击finish按钮即可。

得到如下的财政收入y和国内生产总值gdp的数据表：三、单个序列的分析：（1）、折线图：在对话框内输入line语句：依次得到如下财政收入y和国内生产总值gdp单个和合起来的折线图如下所示：从上图中我们可以看出财政收入y和国内生产总值gdp都随着时间不断增长，且存在一定的趋势性。

（2）、直方图：在对话框内输入bar语句：得到如下财政收入y和国内生产总值gdp的直方图如下所示：从上图中我们同样可以看出财政收入y和国内生产总值gdp都随着时间不断增长，且存在一定的趋势性。

（3）、P值：在对话框内输入hist语句：得到如下财政收入y和国内生产总值gdp的描述性统计图：从上图中可知财政收入y的均值是11703.27，中位数是4348.95，最大值是61330.35，最小值是1132.26，标准差是15425.52，偏度是1.86，峰度是5.74，P值接近于0。

从P值可知，序列在99%的置信水平下拒绝原假设，即财政收入y不服从正态分布。

从上图中可知国内生产总值gdp的均值是72289.11，中位数是35333.9，最大值是314045.4，最小值是3645.2，标准差是82654.74，偏度是1.40，峰度是4.22，P值接近于0。

数值变量资料的统计分析

数值变量资料的统计分析数值变量的统计分析是一种重要的数据分析方法，通过对数值变量的各种统计指标和分布进行分析，可以帮助我们了解和揭示数据的内在规律和特征。

数值变量的统计分析在各个领域和学科中都有着广泛的应用，如经济学、社会学、医学等。

本文将从描述统计、推断统计和回归分析三个方面介绍数值变量资料的统计分析方法。

描述统计是对数值变量资料进行整体描述的统计方法。

常用的描述统计指标包括中心趋势和离散程度两方面。

中心趋势指标包括平均数、中位数和众数。

平均数是最常用的中心趋势指标，它代表了样本数据的集中位置。

中位数是将数据按从小到大的顺序排列后，处于中间位置的数值，它对极端值不敏感，更能反映总体的典型水平。

众数是出现频率最高的数值，可以用来了解数据的分布特点。

离散程度指标包括范围、方差和标准差等。

范围是最大值和最小值的差值，表示了数据集的广度。

方差和标准差是衡量数据分散程度的指标，方差是每个数值与平均数的差的平方的平均值，标准差是方差的平方根，反映了数据的离散程度。

推断统计是利用样本数据对总体进行推断的统计方法。

常用的推断统计方法包括参数估计和假设检验。

参数估计是通过样本数据估计总体的未知参数，如均值、方差等。

常用的参数估计方法有点估计和区间估计。

点估计是通过样本数据得到总体参数的一个估计值。

常用的点估计方法有最大似然估计和矩估计。

区间估计则是对参数进行估计的同时还给出了一个可信的范围，可以用于报告不确定性。

假设检验是利用样本数据对总体参数进行假设检验的统计方法，用于判断总体参数是否符合一些假设。

假设检验包括单样本检验、双样本检验和方差分析等。

回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。

回归分析可以用于建立数值变量之间的函数关系，并用于预测和解释变量之间的关系。

常用的回归分析方法包括线性回归、多元回归和非线性回归等。

线性回归是建立线性关系模型的一种方法，通过最小二乘估计法来估计回归系数。

多元回归是在线性关系模型的基础上引入多个自变量进行分析。

双变量及多变量数据的描述性统计分析

双变量及多变量数据的描述性统计分析双变量及多变量数据的描述性统计分析是对数据集中两个或多个变量之间的关系进行描述的过程。

这种分析通常涉及更复杂的统计技术，以便揭示变量之间的关联、趋势和模式。

以下是双变量及多变量数据描述性统计分析的主要内容和方法：双变量数据分析1. 散点图：散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图形。

通过绘制每个观测值的点，可以直观地观察变量之间是否存在线性或其他类型的关系。

2. 相关系数：相关系数（如皮尔逊相关系数）用于量化两个变量之间的线性关系强度和方向。

它的取值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无线性关系。

3. 协方差：协方差是另一个用于量化两个变量之间线性关系的指标。

与相关系数类似，但它是以原始数据的单位进行度量的。

4. 回归分析：回归分析是一种统计方法，用于探索两个或多个变量之间的定量关系。

通过拟合一个数学模型（如线性回归模型），可以预测一个变量基于另一个变量的值。

多变量数据分析1. 相关矩阵：相关矩阵是一个表格，显示了数据集中所有变量之间的相关系数。

这有助于识别变量之间的潜在关联和共线性。

2. 主成分分析（PCA）：PCA是一种降维技术，用于减少数据集中的变量数量。

它通过创建新的、不相关的变量（主成分）来总结原始变量的信息。

3. 因子分析：因子分析是一种统计方法，用于识别数据集中的潜在结构或因子。

它类似于PCA，但更侧重于解释性，旨在揭示变量之间的潜在共同因素。

4. 聚类分析：聚类分析是一种探索性数据分析技术，用于将观测值分组成具有相似性的簇。

它可以帮助发现数据集中的自然分组或类别。

在进行双变量及多变量数据的描述性统计分析时，需要注意以下几点：确保数据的准确性和完整性，避免异常值和缺失值对分析结果的影响。

选择合适的统计方法和模型，根据数据的性质和分析目的进行决策。

注意对统计结果进行解释和说明，以便更好地理解和应用分析结果。

总的来说，双变量及多变量数据的描述性统计分析可以帮助我们更深入地理解数据集中变量之间的关系和模式，为后续的数据分析和决策提供支持。

变量描述统计分析讨论和心得

变量描述统计分析讨论和心得一、变觉的计尺度/层次1、定类变量——最低层次的变圣类型。

只有类别属性之分，无大小程度之分。

根据变圣值，只能知道研究对象的异同。

从数学运算特性来看，定类变是只有等于或不等于的性质。

2、定序变数—一层次高于定类变。

取值除类别属性外，还有等级、次序之分。

数学运算特性除等于或不等于外，还有大于或小于。

3、定距变觉一一层次高于定序变是，取值除类别属性、次序之外，取值之间的距离可以用标准化的举倒度量。

数学运算特性除等于不等于，大于小于之外，还可以加藏。

如收入，以1元为标准化距离，则200元比1500元多了500元。

4、定比变受——最高层次变量。

除了上述三种属性外，可以进行乘除运算。

定类定序定距定比1、社会学研究中，能够满足定距而不能同时满足定比要求的变资不多。

如智商，因为智商0分只有相对的意义，0分不等于没有智商，且0位不园定、当前社会统计方法很少要求达到定比层测，所以只介绍前三种层次变觉。

2、在社会学研究当中，有些变量的层次是不统一可变的，可用定序层次也可用定距层次，根据研究需要。

高层次变量可以降低层次来使用。

一般来说，测量层次越高越好，数学特性就越多，统计分析流越方便，能了解资料的程度就越深入。

二、基本技术1.次数分布（定类）—一针对定类变量最基本的统计分祈方法。

面对大量的数据资料，首完要组织整理，第一步就是要采用次数分布来简化资料，看某变量的每一个值出现的次数是多少，定类变量的取值要求：变量取值必须完多，使得每个各观察能都有所归类；必须互斥，一个观察值只能归入一类，对于分组数据遵华主限不包括在内原则、次数分布可简化资料，但不能比较样本，因为样本量不同。

2、比、比例和比率（通常保留-一位或两位小数）比：某两类的次数相除，如性别比=男性女性比例；某类次数除以总数，老年人口比例=老年人口数/总人口数60%比率：某一确定变量相对应的某些事件发生的频率，分子和分母不存在求属关系，有时定不同的变觉，如人均GDP，总病家。

描述性统计分析报告

描述性统计分析报告
描述性统计分析报告是通过对数据进行统计和分析，对数据的基本特征进行描述和总
结的报告。

它通常包括以下内容：
1. 数据概述：对数据的整体情况进行概述，包括数据的来源、样本数量、期间、覆盖
范围等。

2. 数据质量检查：对数据的质量进行检查，包括检查缺失值、异常值、重复值等问题，并进行相应的处理。

3. 变量描述性统计分析：对各个变量的基本统计量进行描述，包括平均值、中位数、
最大值、最小值、标准差等。

还可以通过绘制频率分布表、直方图、箱线图等图表来
展现变量的分布情况。

4. 变量之间的关系分析：对不同变量之间的相关性进行分析，可以使用相关系数、散
点图、热力图等方法来呈现变量之间的关系。

5. 假设检验：对一些特定的假设进行检验，比如两个样本是否具有显著差异、变量之
间是否存在相关性等。

6. 结论和建议：根据对数据的描述性统计分析结果，进行总结和建议，提出对问题或
现象的解释和改进措施。

描述性统计分析报告旨在提供对数据的基本特征的全面总结和了解，为进一步分析和
决策提供参考依据。

变量描述统计分析

第三单元3分类变量的统计分析

单变量描述统计分析

报告中的描述性统计和变量分析

数值变量资料的统计描述

单变量的统计描述分析社会统计学

报告中的变量分析和描述性统计

2-数值变量与分类变量的统计描述分析

变量描述统计分析 讨论和心得

第八讲：单变量描述统计分析.

第三讲双变量与多变量的描述统计分析

统计学课件第2章单变量统计描述分析

实验一、变量的描述性统计分析

数值变量资料的统计分析

双变量及多变量数据的描述性统计分析

变量描述统计分析 讨论和心得

描述性统计分析报告

变量描述统计分析讨论和心得

变量描述统计分析讨论和心得